MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2122536908 · doi:10.3389/fnsys.2013.00090

Learning, neural plasticity and sensitive periods: implications for language acquisition, music training and transfer across the lifespan

2013· review· en· W2122536908 sur OpenAlexafffund
Erin J. White, Stefanie Hutka, Lynne J. Williams, Sylvain Moreno

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Systems Neuroscience · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistero dello Sviluppo Economico
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyLanguage acquisitionNeuroplasticityPeriod (music)Language developmentCognitionTransfer of trainingTransfer of learningCognitive scienceDevelopmental psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sensitive periods in human development have often been proposed to explain age-related differences in the attainment of a number of skills, such as a second language (L2) and musical expertise. It is difficult to reconcile the negative consequence this traditional view entails for learning after a sensitive period with our current understanding of the brain's ability for experience-dependent plasticity across the lifespan. What is needed is a better understanding of the mechanisms underlying auditory learning and plasticity at different points in development. Drawing on research in language development and music training, this review examines not only what we learn and when we learn it, but also how learning occurs at different ages. First, we discuss differences in the mechanism of learning and plasticity during and after a sensitive period by examining how language exposure versus training forms language-specific phonetic representations in infants and adult L2 learners, respectively. Second, we examine the impact of musical training that begins at different ages on behavioral and neural indices of auditory and motor processing as well as sensorimotor integration. Third, we examine the extent to which childhood training in one auditory domain can enhance processing in another domain via the transfer of learning between shared neuro-cognitive systems. Specifically, we review evidence for a potential bi-directional transfer of skills between music and language by examining how speaking a tonal language may enhance music processing and, conversely, how early music training can enhance language processing. We conclude with a discussion of the role of attention in auditory learning for learning during and after sensitive periods and outline avenues of future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations159
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Systems NeuroscienceMême sujetNeuroscience and Music PerceptionTravaux en français237 207